该机器人能做什么？从外观与实验中学习

当面对一个未知机器人（主体）时，自主智能体（学习者）如何弄清这个新机器人能做什么？主体的外观可提供其物理及认知能力的线索。看到一个类人机器人会让人猜想它能否踢球、爬楼梯或识别人脸。如果学习者能请求主体执行这些任务呢？我们提出一种方法，使学习者基于主体外观构建其在某项任务上的模型，并通过实验加以精炼。除主体固有能力外，某些外部因素可能影响其在任务中的表现。基于主体外观及关于任务的先验知识，学习者可识别出一组潜在因素，我们假设其中子集是可控的。我们的方法选取可控因素的取值，以生成信息量最大的实验来测试主体。此外，我们提出一种度量以确定某因素是否应被纳入模型。我们在类人机器人踢球任务上展示了该方法的结果。首先，我们表明即使在含噪实验中，主动选取可控因素取值也能更快学习主体在该任务上的模型。其次，从最小因素集出发，我们的度量识别出应纳入模型的相关因素集。最后，我们表明精炼后的模型更好地代表了主体在任务中的表现。